論文の概要: A Learning System for Motion Planning of Free-Float Dual-Arm Space
Manipulator towards Non-Cooperative Object
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02464v1
- Date: Wed, 6 Jul 2022 06:22:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-07 14:18:04.452813
- Title: A Learning System for Motion Planning of Free-Float Dual-Arm Space
Manipulator towards Non-Cooperative Object
- Title(参考訳): フリーフロー型双腕空間マニピュレータの非協調物体に対する動作計画のための学習システム
- Authors: Shengjie Wang, Yuxue Cao, Xiang Zheng, Tao Zhang
- Abstract要約: 本研究では,FFDASM(フリーフロート・デュアルアーム・スペース・マニピュレータ)の非協調物体に対する運動計画学習システムを提案する。
モジュールIは、大きなターゲット空間内の2つのエンドエフェクタに対するマルチターゲット軌道計画を実現する。
モジュールIIは、非協調対象の点雲を入力として運動特性を推定し、非協調対象の目標点の位置を予測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.289739243378245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years have seen the emergence of non-cooperative objects in space,
like failed satellites and space junk. These objects are usually operated or
collected by free-float dual-arm space manipulators. Thanks to eliminating the
difficulties of modeling and manual parameter-tuning, reinforcement learning
(RL) methods have shown a more promising sign in the trajectory planning of
space manipulators. Although previous studies demonstrate their effectiveness,
they cannot be applied in tracking dynamic targets with unknown rotation
(non-cooperative objects). In this paper, we proposed a learning system for
motion planning of free-float dual-arm space manipulator (FFDASM) towards
non-cooperative objects. Specifically, our method consists of two modules.
Module I realizes the multi-target trajectory planning for two end-effectors
within a large target space. Next, Module II takes as input the point clouds of
the non-cooperative object to estimate the motional property, and then can
predict the position of target points on an non-cooperative object. We
leveraged the combination of Module I and Module II to track target points on a
spinning object with unknown regularity successfully. Furthermore, the
experiments also demonstrate the scalability and generalization of our learning
system.
- Abstract(参考訳): 近年では、衛星や宇宙ゴミなどの非協力的な物体が宇宙に出現している。
これらのオブジェクトは通常、フリーフロートデュアルアームスペースマニピュレータによって操作または収集される。
モデリングと手動パラメータ調整の難しさをなくすことにより、強化学習(RL)法は宇宙マニピュレータの軌道計画においてより有望な兆候を示している。
従来の研究ではその効果を示したが、未知の回転(非協調物体)を持つ動的目標の追跡には適用できない。
本稿では,フリーフロート型デュアルアーム空間マニピュレータ(FFDASM)の非協調物体に対する運動計画学習システムを提案する。
具体的には, 2 つのモジュールからなる。
モジュールiは、大きなターゲット空間内の2つのエンドエフェクタのマルチターゲット軌道計画を実現する。
次に、モジュールIIは非協調対象の点雲を入力として運動特性を推定し、非協調対象の目標点の位置を予測する。
我々はモジュールIとモジュールIIの組み合わせを利用して、未知の規則性を持つ回転物体の目標点を追跡する。
さらに,本実験では,学習システムのスケーラビリティと一般化を実証した。
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